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阿里云CIO首次系统复盘:大模型落地的 RIDE 方法论与 RaaS 实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践,指出企业中业务与 IT 对 AI 认知矛盾突出。他展示阿里云数字人落地成果,提出 RIDE 方法论,还剖析翻译和 Agent 两种应用模式及落地要点。
条条电路通罗马:大模型可解释性的「唯一机制」可能从一开始就不存在
长期以来,机制可解释性领域默认模型对同一任务的能力对应唯一内部「电路」。但被ICML 2026接收的新论文指出,「唯一电路」可能不存在,同一任务可由多个结构不同但能力相当的电路完成。
硅基大脑记忆觉醒!会遗忘、会反思、会成长的AI正在到来
哈尔滨工业大学等机构团队发表研究,用认知神经科学视角审视AI记忆系统,探讨如何让AI产生“自我”,构建会遗忘、反思、成长的记忆大脑,还涉及记忆分类、存储、管理、评估、防御及未来演进等内容。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案,包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构,通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等,以及大模型微调和评估方法。
卡帕西:强化学习很糟糕,但其他所有方法都更糟
卡帕西在近两小时访谈中解答诸多问题。他认为AGI成熟约需十年,现有的LLM有认知缺陷,强化学习糟糕但其他方法更差,AGI将延续2%GDP增长趋势,还谈及自动驾驶、教育等方面看法。
终于用上啦,3.9 万 Star archify,程序员福音!!!!
架构图常与代码脱节,约3.9万Star的archify让Agent先把代码库或系统描述写成带类型的JSON,经布局、检查后交付可交互系统地图,它先结构化、验证再交付,适用于特定场景。
最鲁棒的MLLM!港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型(MLLMs)在真实世界视觉退化下性能崩溃,制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral,提出显式结构化推理新范式,实现质量与鲁棒性双重突破。
性能暴涨50%!谷歌、微软、OPPO 联手开源Agent “经验炼金术”
谷歌DeepMind、微软研究院、OPPO等机构开源`AGENT KB`项目,提出并实现“AI经验库”概念。它有“师徒模式”工作流,设计了从“原始日志”到“结构化经验”的构建流程,应用时分层调用知识,能让Agent性能飙升。
ICML 2026 | 大模型内部也会长出「情绪树」,规模越大越懂人心
ICML2026 论文指出,大语言模型内部会自然形成类似人类心理学模型的「情绪树」,模型越大,情绪树越复杂,且在销售等任务上表现更好。同时,模型的情绪结构受身份设定影响,存在与人类相似的情绪识别偏见。
硅谷知名投资人Jaya Gupta:AI公司真正的护城河,是组织本身
硅谷知名投资人Jaya Gupta认为,AI时代竞争从技术层坍缩到组织层,公司真正的护城河是底层的「机构」,人就是公司本身。伟大的公司为特定人才提供表达自我的结构,在身份认同等方面竞争。